四种常见的作图系统中,ggplot2包基于一种全面的图形“语法”,提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴,提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品,ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务,但Matplotlib也不是完全不可以,本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现,其通过柱子的高低,直观地比较离散变量各水平之间的差异,它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢?又见过哪些种类的条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那theme有什么用呢?
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
继续“一图胜千言”系列,箱线图通过绘制观测数据的五数总括,即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值,描述了变量值的分布情况。箱线图能够显示出离群点(outlier),通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制",也得到很多小伙伴的响应
plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标;函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下:
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中,geom_ploygon()几何图层对象最为复杂,也最为特殊: 复杂在哪儿呢? 这种几何对象所定义的多边形(特别是在地理信息数据里面),领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形(也就是group),单个多边形又是一组经纬度坐标点构成(按照order排序)。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个: data(地
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法,较为系统的介绍了绘图的基础语法,也为一些绘图基础不是很好的小伙伴提供了参考方法,基础的讲过了,接下里我们将示例应用了啊(也是这个系列推文的流程啊:基础+示例演示),只为让你更好的掌握绘图知识点。本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制,也是自己一直想制作的图表。主要涉及的知识点如下:
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下:
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法,它具有丰富的色彩变化,并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包,今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法,一起来学习一下吧
ggplot2提供了强大的可视化能力,通过修改theme,可以实现各种精美图表。但是想绘制出好看的图表不仅需要强大的工具,还需要个人的审美、配色等能力,ggthemr包提供了近20种精美主题,极大的方便了图表绘制工作。 ggthemr介绍 ggthemr为ggplot2提供了多种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或修改参数,改变图表展示细节。下图为几个ggthemr主题案例图,更多介绍可参考GitHub主页:https://github.com/cttobin/ggthemr#install
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作,虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比,但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们,希望本期推文对你有所帮助
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
本期推文我们绘制不常见的双变量主题地图,该类地图可以很好的在地图上用颜色展示两个变量的信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达的信息更加丰富和全面。本期推文主要涉及的内容如下:
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